A look inside the human body - gait analysis and simulation [GAS]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, Organisation and slides via StudOn. Grading: written or oral exam

Termine:

Mi, 16:15 - 17:45, H15
Organisation and slides via StudOn.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Schlagwörter:

gait analysis, trajectory optimization, gait simulation, inverse kinetic, inverse kinematics, muscle modelling, musculoskeletal models, metabolic energy

Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Rechnerübung [AuD-MT-RUE]

Dozentinnen/Dozenten:

Robert Richer, René Raab

Angaben:

Übung, 2 SWS, ECTS: 2,5, für Anfänger geeignet, Frühstudium, Die Rechnerübungen beginnen in der zweiten Vorlesungswoche!

Studienrichtungen / Studienfächer:

PF MT-BA 1
WF MT-MA 1-2
PF WINF-BA 1
PF DS-BA 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Alle Rechnerübungen finden ausschließlich digital (Zoom) statt.

Schlagwörter:

Java, Objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Tafelübung [AuD-MT-TUE]

Dozentinnen/Dozenten:

Robert Richer, René Raab

Angaben:

Übung, 2 SWS, Schein, ECTS: 2,5, für Anfänger geeignet, Frühstudium, Die Tafelübung beginnt in der ersten, die Rechnerübungen in der zweiten Vorlesungswoche!

Studienrichtungen / Studienfächer:

PF DS-BA 1
PF MT-BA 1
WF MT-MA 1-2
PF WINF-BA 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Alle Tafelübungen finden ausschließlich digital (Zoom) statt. Es stehen stehen Videoaufzeichnungen der Tafelübungsinhalte bereit, in den Zoom-Meetings werden diese Inhalte vertieft und durch Tutorien ergänzt.

Schlagwörter:

Java, Objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen

Becoming an innovative engineer [InnoEng]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Marlies Nitschke

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Bewegungsanalyse und biomechanische Grenzgebiete [BABG]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF MT-BA ab 4
WF MT-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-BA-BV ab 4
WF MT-MA-MEL ab 1
WF MT-MA-IDP ab 1
WF MT-BA-GP ab 4

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich. Die Anmeldung erfolgt über: https://www.vhb.org/

Human Computer Interaction [HCI]

Dozent/in:

Björn Eskofier

Angaben:

Vorlesung, 3 SWS, ECTS: 3,75

Termine:

Mo, 8:15 - 9:45, H10
Fr, 10:15 - 11:45, H10

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WPF INF-BA ab 5
WF CE-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WF IuK-BA ab 5
WPF ICT-MA-ES ab 1
WPF ICT-MA-MPS ab 1
WPF ICT-MA-NDC ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF EEI-BA ab 5
WPF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1
WPF MT-BA ab 5
WPF ASC-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Folien zur Vorlesung und Organisation über Studon.

Schlagwörter:

human-computer interaction, Mensch-Maschine-Schnittstelle, grafische Benutzerschnittstellen, mobile Mensch-Computer-Interaktion, Mensch-Maschine-Interaktion im Fahrzeug, ubiquitäre und eingebettete interaktive Systeme

Human Computer Interaction Exercises [HCI-E]

Dozent/in:

Wolfgang Mehringer

Angaben:

Übung, 1 SWS, ECTS: 1,25

Termine:

Mo, 14:15 - 15:45, K1-119 Brose-Saal

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WF INF-BA ab 5
WF CE-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WF IuK-BA ab 5
WPF ICT-MA-MPS ab 1
WPF ICT-MA-ES ab 1
WPF ICT-MA-NDC ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF EEI-BA ab 5
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF MT-BA ab 5
WPF ASC-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1

Schlagwörter:

human-computer interaction, Mensch-Maschine-Schnittstelle, grafische Benutzerschnittstellen, mobile Mensch-Computer-Interaktion, Mensch-Maschine-Interaktion im Fahrzeug, ubiquitäre und eingebettete interaktive Systeme

Innovationslabor für Wearable und Ubiquitous Computing [InnoLab]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Matthias Zürl, Philipp Dumbach, Marlies Nitschke, Malte Ollenschläger, Nils Roth, Johannes Link, Maike Stöve, Martin Ullrich, Michael Nissen, Mohamad Wehbi, Imrana Abdullahi Yari, Alzhraa Ahmed, Ann-Kristin Seifer, Philipp Schlieper

Angaben:

Praktikum, 4 SWS, benoteter Schein, geeignet als Schlüsselqualifikation

Termine:

Di, 16:15 - 17:45, 00.010
Do, 12:15 - 13:45, 00.010
The first lectures will take place as online courses. More information including the link to the online courses can be found on StudOn.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF INF-MA ab 1
WF MT-MA ab 1
WF MB-MA ab 1
WF ME-MA ab 1
WF WING-MA ab 1
WF CE-MA ab 1
WF IIS-MA ab 1
WF Ph-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters. Anmeldung bis 28.03.2021 unter Studon. Die Vergabe der Plätze im Kurs erfolgt nach einem Aufnahmeantrag. In diesem sollen Studierende ihren Studiengang, ihr Fachsemester und den angestrebten Abschluss nennen (Bachelor/Master). Sind zu viele Anmeldungen eingegangen und der Kurs ist voll, gibt es eine Warteliste. Das Praktikum steht Studierenden der genannten Studienrichtungen ab dem 5. Bachelorsemester (und aller Mastersemester) ebenfalls offen. Für weitere Studiengänge und ECTS-Verteilungen bitte unter Matthias.Zuerl@fau.de nachfragen. Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung können auch unserer Webseite entnommen werden: https://www.mad.tf.fau.de/teaching/innolab/ ,
Anmeldung: https://www.studon.fau.de/crs3647677.html
Die Anmeldung ist möglich ab dem 01.03.2021 bis einschließlich 28.03.2021

Kolloquium im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalytik [KoMAD]

Dozent/in:

Björn Eskofier

Angaben:

Kolloquium, 2 SWS

Termine:

Mi, 12:30 - 14:00, 00.010

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1

Leading by Learning [LBL]

Dozent/in:

Janina Beilner

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 5

Termine:

Fr, 10:15 - 11:45, Live-Stream
Online via MS Teams

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF MT-MA ab 5
WPF MT-BA ab 1

Legged Locomotion of Robots [LLR]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5

Termine:

Di, 10:15 - 11:45, 00.010

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF EEI-BA ab 6
WF EEI-MA ab 1
WPF INF-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Schlagwörter:

Robotics, Humanoids, Legged Locomotion, Walking Robots, Control, Dynamic Walking, Stability, Energetics

Legged Locomotion of Robots Laborprojekt [LLR-L]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Praktikum, 2 SWS, ECTS: 2,5

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF EEI-BA ab 6
WF EEI-MA ab 1
WPF INF-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Machine Learning for Engineers II: Advanced Methods [MLE2]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, u.a.

Angaben:

Vorlesung, ECTS: 2,5, See VHB for further details

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF MB-BA 3-6
WF MB-MA 1-3
WF ME-BA 3-6
WF ME-MA 1-3
WF WING-BA 3-6
WF WING-MA 1-3
WF IP-BA 3-6

Machine Learning for Engineers; Introduction to Methods and Tools [MLE1]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Jörg Franke, Nico Hanenkamp

Angaben:

Vorlesung, ECTS: 5

Termine:

Please see VHB and StudOn for further details: https://kurse.vhb.org/VHBPORTAL/kursprogramm/kursprogramm.jsp?kDetail=true&COURSEID=13154,72,1399,1 https://www.studon.fau.de/studon/goto.php?target=crs_3092844

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF WING-BA 3-6
WF ME-BA 3-6
WF MB-MA 1-3
WF MB-BA 3-6
WF IP-BA 3-6
WF ME-MA 1-3
WF WING-MA 1-3
WPF DS-BA 2

Maschinelles Lernen und Datenanalytik für Industrie 4.0 [MADI40]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, An Nguyen, Franz Köferl, Philipp Schlieper, Christoph Scholl

Angaben:

Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 5, nur Fachstudium, Registration via mail to an.nguyen@fau.de

Termine:

Mi, 16:15 - 18:00, 00.010
Starts on 14.04.2021

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF INF-MA ab 1
WPF CE-MA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF ASC-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Prerequisites Registration via e-mail to an.nguyen@fau.de Registration period: 15.02-19.04.2021

This course will be held online until the coronavirus pandemic is contained to such an extent that the Bavarian state government can allow face-to-face teaching again. More information will be sent via mail to registered students.

Requirements:

• Prior knowledge of machine learning via courses like PA, IntroPR, PR, DL, MLTS, CVP or equivalent (ideally first project experiences) is expected!

• Motivation to explore scientific findings (e.g. via literature research)

• Motivation to code and analyze data

Examination:
50% of grade: Presentation + demo (20 minutes)
50% of grade 4 pages IEEE standard paper (excluding references) + code submission
Attending the presentations of other students

Schlagwörter:

Machine Learning, Data Analytics, Process Mining, Predictive Maintenance, Industry 4.0, Healthcare

Projekt Maschinelles Lernen und Datenanalytik [ProjMAD]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Dario Zanca, An Nguyen

Angaben:

Sonstige Lehrveranstaltung, benoteter Schein, ECTS: 10, Registration via email to dario.zanca@fau.de or an.nguyen@fau.de

Termine:

Do, 16:15 - 18:00, 00.010

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA 1
WPF MT-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Master Studium Informatik
Kick-off seminar on first Thursday of each semester (SS2021 - 15.04.2021)
Depending on the topic knowledge from courses like PR, PA, DL, MLTS or CV including good Python programming skills are required. Motivation to code and experiment

Schlagwörter:

Master Projekt Project

Reinforcement Learning [RL]

Dozent/in:

Christopher Mutschler

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5

Termine:

Do, 8:30 - 10:00, Zoom-Meeting

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF ASC-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1
WF ME-MA ab 1
WF CME-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1

Reinforcement Learning Übung [RL-UE]

Dozent/in:

Christopher Mutschler

Angaben:

Übung, 2 SWS, ECTS: 2,5

Termine:

Mo, 10:15 - 11:45, Zoom-Meeting

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF ASC-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF ME-MA ab 1
WF CME-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1

Selected Topics in ASC - Biomedical Signal Analysis [STASC]

Dozent/in:

Raj Rangayyan

Angaben:

Vorlesung, 4 SWS, Schein, ECTS: 5

Termine:

Fr, Mi, 16:15 - 18:00, Live-Stream
vom 14.4.2021 bis zum 18.6.2021

Studienrichtungen / Studienfächer:

PF ASC-MA 2
WF CME-MA 1-4
WF ICT-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

StudOn-Link: https://www.studon.fau.de/crs3698067.html
There is a limited number of places for this course. Students need to register via StudOn until April 8, 2021. Places will be distributed on April 9, 2021.

The why and how of human gait simulations [HGS]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, Organisation and slides via StudOn.

Termine:

Di, 10:15 - 11:45, 00.010

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WPF INF-MA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Assignment: Mail to mailto:anne.koelewijn@fau.de
The grade consists of a presentation (100% of the final grade).

Schlagwörter:

trajectory optimization, optimal control, human locomotion, biomechanics